2024制造业创新指数报告制造业创新指数报告( 2024 ) 中国电子信息产业发展研究院 科技与标准研究所 二 O 二五年四月 CCID CCID CCID CCID CID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID ID 1 前言 制造业创新指数体系 国家级制造业创新指 数 省级制造业创新指数 CCID CCID CCID CCID CID CCID , 我国制造业正 处 于“ 由大到强 ”实现高质量发展的 战 略机遇期和转型发展的关键期、 攻坚 期 ,准确研判制造业创新发展 水平 , 对深入实施制造强国战略意义 重大。 CCID CCID CCID CCID CID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID ID 一 前言 5 二 制造业创新指数体系 本专科毕业生 数 量 • 规模以上工业 企 业研发经费 内部 支出中的 政府资 金 • 全部工业增加 值 CCID CCID CCID ID 二 制造业创新指数体系 6 7 三 国家级制造业创新指数 CCID CCID CCID CCID CID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID ID 7 各一级指标保持增长态势,创新协同提升领跑10 积分 | 31 页 | 4.58 MB | 9 月前3
制造业数字化转型全解决方案制造业数字化转型解决方案及应用 技术创新,变革未来 制造业数字化转型解决方案及应用 技术创新,变革未来 2 目录 2 制造行业解决方案 1 行业发展态势与机会 3 案例分享 4 制造行业方案目录 3 中国智能制造政策体系形成与落地 2015 2016 2017 2018 2015 年开始工信部每年启动智能制造试点示范工作 国标委联合工信部成立国家智能制造标准化协调推进组、专家咨询组等; 制造行业解决方案 1 行业发展态势与机会 4 案例分享 智慧工厂解决方案 数字化咨询服务 工业互联网解决方案 5 制造行业方案目录 • 咨询将通过丰富的自身实践与深厚的行业积累,借助新兴使能技术帮助制造业企业实现智能制造转型、 推动企业管理变革和运营创新,规划发展未来新商业模式助力企业数字化战略的落地。 咨询业务 业务需求 管理需求 咨询 人 财 物 数据 产品 客户 服务 业客户,平台如何开放,如何支撑生态? 助力构建国家级工业互联网平台,打造稳定的基础支撑,满足海量工业应用的定制开发与运营使用,物联网 及大数据平台作为基础设施,完成海量工业设备及数据的接入与数字化,可以采用云服务的模式对制造业企 业内外提供稳定的连接、存储、智能化分析服务。 技术难点: 1 、海量设备数据上云与数字孪生,兼顾工业与商业多场景 2 、物联网与大数据的融合架构以及应用的孵化 3 、从私有部署到开放平台,对生态的支持20 积分 | 120 页 | 25.41 MB | 3 月前3
mckinsey -AI赋能工业4.0:制造业变革更广、更快、更优围绕该话题,我们拟发布系列文章(共三篇),将立足于全球制造业的发展实际,深入探讨领军 制造商对AI的战略部署,以及企业在实现AI快速、大规模部署过程中需要构建的核心能力。作为 系列文章的开篇,本文将重点诠释为何AI的成熟标志着4IR拐点的到来,解码领先制造商如何利用 AI重塑竞争优势,并列举制造商在行业竞争日益激烈的当下,需要考虑的三种战略对策——创 新、加速以及追赶。后续两篇文章将分别聚焦AI对制造业的规模化影响,以及推动AI应用所需的 进行调整。在此阶段,新的标准 与程序逐渐称为常规操作,且成本开始趋于稳定(见图1)。如果回看智能手机的发展历程,我 们也能清晰看到这种三阶段的S曲线。 截至目前,全球灯塔网络有153家成员。这些制造业的领军者在4IR技术的采用上,要平均领先于 其他制造商3~5年。如今,用例试点已不再是他们的关注焦点。对拥有多个灯塔工厂的企业而 言,其生产网络都可作为大规模网络部署的试点。现在,领先企业可同时在10或50家工厂中捕捉 公司对大规模生产的进一步改良,使得精益生产和六西格玛成为全球企业的标配,进而催生了新 标准、协议、认证和监管措施的出现。至此,创新成为了社会制度的一部分;丰田为“新常态”设 立了行业基准,是“优化曲线”的有力案例。在科技和银行等制造业外之外的行业,由于AI的应用 已相当成熟,因此关注焦点主要是标准的建立和监管合规性。 纵观第一次工业革命中的蒸汽机技术,以及科技和银行业中的AI部署,我们预计4IR的突破性技术 将在10年内迅速普10 积分 | 9 页 | 764.07 KB | 3 月前3
全球先进制造业集群发展趋势(2024-2025年)全球先进制造业集群 发展趋势 (2024-2025 年) 工业和信息化部工业文化发展中心 2025 年 8 月 工业和信息化部工业文化发展中心 业和信息化部工业文化发展中心 化发展中心 工业和信息化部工业文化发展中心 工业和信 工业和信息化部工业文化发展 版权声明 本研究成果版权属于工业和信息化部工业文化发展中 心,并受法律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本研究 成果文句 1 前 言 先进制造业集群是制造业高质量发展的重要趋势,也是 制造强国竞相布局的战略重点。集群化发展促进产业链上下 游企业集聚、产学研创新主体集中和各类要素资源汇聚,将 强有力推进协同创新、扩大高质量供给、提升产业链供应链 韧性和安全水平,对于推进新型工业化、构筑大国经济安全 屏障、全面建设社会主义现代化强国具有重要意义。党中央、 国务院高度重视培育发展先进制造业集群。习近平总书记对 先进制造业集群工作作出一系列重要指示,强调要健全体制 机制,打造一批有国际竞争力的先进制造业集群,提升产业 基础能力和产业链现代化水平。党的二十届三中全会强调, “加快推进新型工业化,培育壮大先进制造业集群,推动制 造业高端化、智能化、绿色化发展”,对集群培育发展提出 新要求。 当前,新一轮科技革命和产业变革深入演进,全球产业 链供应链加速重构,先进制造业集群在加强科技创新和产业0 积分 | 34 页 | 668.08 KB | 3 月前3
人工智能赋能制造业全流程的技术及应用研究���E�����0 人工智能赋能制造业全流程的技术及应用研究 董昊 1 刘星辰 1 曹峰 1 张发恩 2 高凌燕 2 (1. 中国信息通信研究院人工智能研究所,北京 100083; 2. 创新奇智科技集团股份有限公司,北京 100080) 摘要:在建设现代化、推进新型工业化的关键时期,人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的兴起为制 AI 技术在制造业全流程的落地已成为推动制造业领域产业升级的重 要引擎。 首先,分析 AI 技术赋能制造业的意义,从研发设计、生产制造、运营管理和产品服务等制造业 核心环节入手,深入阐述 AI 技术在全流程中融合应用的关键技术点;其次,介绍了制造业 AI 的技术应 用情况,并深入分析了 AI 赋能制造业全流程过程中的挑战;最后,展望了制造业 AI 的技术发展趋势。 关键词:AI;制造业;大模型 引用格式:董昊,刘星辰,曹峰,等 . 人工智能赋能制造业全流程的技术及应用研究[J]. 信息通信技术 与政策, 2024,50(12):42-50. DOI:10. 12267/ j. issn. 2096-5931. 2024. 12. 007 0 引言 制造业是经济增长的关键驱动力。 据世界银行数 据,2022 年全球制造业总产值约为 16. 19 万亿美元,制 造业增加值约占全球10 积分 | 9 页 | 1018.02 KB | 3 月前3
【行业】电子信息制造业数字化转型实施方案2025 (1)1 电子信息制造业数字化转型实施方案 电子信息制造业是国民经济的战略性、基础性、先导性 产业,规模总量大、产业链条长、涉及领域广,是推动实体 经济与数字经济深度融合、推进新型工业化、培育壮大新质 生产力的重要领域。为落实《制造业数字化转型行动方案》, 推动电子信息制造业数字化转型、智能化升级,巩固电子信 息制造业稳增长内生动力,加快制造强国建设,制定本实施 方案。 一、总体要求 深化数字技术应用,提高电子信息制造业数字化、网络化、 智能化水平,推动生产方式和组织形态变革,打造发展新模 式、新业态,培育新增长点,加快电子信息制造业高端化、 智能化、绿色化、融合化发展,为推进新型工业化、建设现 代化产业体系提供有力支撑。 到 2027 年,电子信息制造业数字化转型、智能化升级 的新型信息基础设施基本完善,规模以上电子信息制造业企 业关键工序数控化率超过 85%,先进计算、人工智能深度赋 能行业发展。典型场景解决方案全面覆盖,形成 100 个以上 典型场景解决方案,服务能力明显增强,形成不少于 100 家 面向电子信息制造业的专业化服务商“资源池”。标准支撑 体系基本形成,数字化转型人才梯队基本建立。 到 2030 年,转型场景更加丰富,建立较为完备的电子 信息制造业数据基础制度体系,电子信息制造业工业数据库 基本建成,形成一批标志性智能产品,数字服务和标准支撑 转型的环境基本完善,数字生态基本形成,转型效率和质量10 积分 | 20 页 | 313.87 KB | 1 月前3
2025年度制造业数字化转型典型案例集-中国信通院2025年度 制造业数字化转型 典型案例集 中国信息通信研究院 2025年9月 2025年度制造业数字化转型典型案例集 前 言 习近平总书记强调,要推动制造业数字化,利用互联网新技术对传统产业进行全方位、全链条 的改造,提高全要素生产率,发挥数字技术对经济发展的放大、叠加、倍增作用;要推动实体经济和 数字经济融合发展,以信息化培育新动能,用新动能推动新发展。当前,新一代信息技术与制造业融 合 合的广度深度不断拓展,人工智能引领制造业数字化转型步伐明显加快。我们要抢抓机遇,充分发 挥我国内需市场广阔、产业链条完整、应用场景丰富的优势,加快推动广大制造业企业数字化转型, 为网络化、智能化梯次升级打好坚实基础,为制造强国和网络强国建设提供有力支撑。 为贯彻落实《制造业数字化转型行动方案》,引导广大制造业企业深刻认识数字化转型的重大 意义,激发企业实施数字化改造的积极性,交流互鉴实施数字化改造的成功经验做法,工业和信息 化部组织开展了2025年度制造业数字化转型典型案例推荐。 受工业和信息化部委托,中国信息通信研究院对报送案例进行梳理汇总,组织专家评审并征求 意见,择优选取59个典型案例,形成《2025年度制造业数字化转型典型案例集》。其中,城市案例 15个,侧重为推动本地区制造业企业数字化改造采取的政策举措和组织模式等典型经验做法;园区 和集群案例9个,聚焦园区管理和促进机构通过建设制造业数字化转型促进中心、优化升级基础设10 积分 | 162 页 | 5.65 MB | 3 月前3
AI+精益+数智赋能离散制造业解决方案(39页 PPT)AI+ 精益 + 数智赋能离散制造业解决方案 02 精益 +AI+ 数字智能工厂建设的实 践 03 模型化发展能力 01 AI+ 精益 + 数字的企业价值 目 录 好的企业, “产品捅上天 、文化扎下根, 管理高效 ······ 规范工厂组织 + 精益管理 (一个流实现) 实 践 证 明, 以“精 益 、 数 字 ”为 核 心 思 想 的“企 业 运 营 管 理 ”, 向 AI 全方位助力制造业发展 “AI+ 制造业”产业结构:将 AI 技术应用到制造业,使制造业在数字化和网络化 的基础上,实现机器的自主反馈和自主优化。 AI+ 制造业的产业结构包括三层: ( 1 )基础层: AI 芯片、工业机器人、工业物联网等,提供 AI 技术在制 造业应用所需的软硬件资源; ( 2 )技术平台层:公有制造云、制造业大数据、制造业 AI 算法,即基于 数据和网络,开发设计 数据和网络,开发设计 AI 算法; ( 3 )应用层:利用 AI 技术在制造业生产和服务的各个环节创造价值。 图表:“制造业 +AI” 产业结构 AI 应用于制造业多个环节,在产品设计、生产、销售、售后等过程均有渗透且 成熟度不断提 升。 产品设计:( 1 )通过 AIGC 完成工程设计中重复的低层次任务;( 2 )通过 AIGC 生成衍生设 计,为工程师提供灵感; 生产计划:需求预测、智能排产。(0 积分 | 39 页 | 7.78 MB | 3 月前3
AI赋能离散制造业数字化工厂解决方案(32页 PPT)AI 赋能离散制造业 , 打造高效精益卓越工厂 > 01 AI 全方位助力制造业发展 > 02 数字化工厂解决方案 > 03 客户成功案例 行业背景 2025 年 6 月,工信部在审议《工业和信息化部信息化和工业 化融合 2025 年工作要点》时,明确提出要实施“人工智能 + 制 造”行动,加快重点行业智能升级,打造智能制造“升级版”。这 制造”深度融合的高 度重视,也为制造业在新一轮技术革命中指明了方向。意味着, AI 浪潮下,制造业正面临深层次的结构性挑战与转型压力,站 在“再定义”的门槛上。一方面,全球产业链加速重构、劳动力 结构性短缺、质量与效率的双重压力日益显现;另一方面,人 工智能正以前所未有的速度,渗透至从研发、生产到供应链的 各个环节,成为驱动制造业高质量发展的新变量。在这样的背 景下,制造业不再是 AI 应用的跟随者,而是其落地的主战场和 降低成本,它更深刻地作用于制造系统的逻辑结构、组织方式 与治理能力,推动制造业从流程驱动向数据驱动、从自动化向 智能化、从人控系统向人机协同演进。因此, AI 技术的嵌入, 正开启一场对制造业的“再定义”。 AI 全方位助力制造业发展 “AI+ 制造业”产业结构:将 AI 技术应用到制造业,使制造业在数字化和网络化 的基础上,实现机器的自主反馈和自主优化。 AI+ 制造业的产业结构包括三层: ( 1 )基础层:10 积分 | 32 页 | 7.34 MB | 3 月前3
ESI:2025数据资产驱动苏州制造业数字化转型的机制研究报告数据资产驱动苏州制造业数字化转型的 机制研究 中国电子技术标准化研究院华东分院 2025 年 I 摘 要 在当今数字化转型的时代浪潮中,数据资产已成为企业 运营的核心驱动力,深度融入生产、管理与决策全链条,受 到高度关注,并在宏观层面成为数字经济体系的重要组成部 分,在微观层面成为企业创新与价值重塑的关键要素。苏州 凭借雄厚的制造业基础以及完善的产业体系,为数字化转型 筑牢了 筑牢了坚实根基。然而,在数字化转型的过程中,企业普遍 面临着诸多挑战。苏州制造业亟须深度挖掘数据资产价值, 以数据驱动创新,以创新引领发展,从而打造核心竞争力, 实现高质量发展。 本文首先系统梳理了数据资产的基本概念,并从多维度 构建数据资产分类框架。其次,深入介绍数据资产管理的关 键支撑技术体系,聚焦区块链、人工智能和虚拟现实等新兴 技术在其中的作用。再次,定义了数据资产化的三个重要阶 在制 造业中的经典应用场景,为制造业企业提供了可借鉴的路径 与参考。此外,报告还深入探讨了数据资产从多个维度驱动 制造业数字化转型的机制,揭示其在制造业数字化转型中的 关键作用。 最后针对苏州制造业的具体情况,深入分析其在数据资 产管理的难点和痛点,全面总结亟须解决的问题和挑战,为 有效应对这些挑战,提出了切实可行的建议对策。最后提出 全面促进制造业数字化转型升级的创新建议。 关键词10 积分 | 30 页 | 400.81 KB | 1 月前3
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